【正文】 (f=f31)amp。f39。g2(i,j)=0。r39。[m,n]=size(in1)。f13=255。% out(i,j,2)=map(in(i,j),2)。)。for p=1:k for q=1:k a(x)=f1(i+(p(k+1)/2),j+(q(k+1)/2))。39。二、實驗內(nèi)容生成一幅256x256 的RGB 圖像，該圖像左上角為紅色，右上角為藍色，左下角為綠色，右下角為黑色。[m1,n1]=size(f1)。subplot(133),imshow(chureal),title(39。[N1,N2]=size(f)。)%根據(jù)退化模型對已經(jīng)退化的圖像進行恢復處理 k2=。三、實驗原理Psf=fspecial(type,parameters)；返回指定濾波器的單位沖擊響應 Imfilter(c,psf,’circular’,’conv’)；根據(jù)psf 對圖像進行濾波處理 Fr=deconvwnr(g,psf,ncorr,icorr)；對圖像進行維納濾波處理Fr=deconvreg(g,psf,noisepower,range)；對圖像進行最小二乘方濾波處理Tform=maketform(transform_type,transform_parameters)；對圖像進行幾何失真校正四、實驗代碼與結(jié)果%基于大氣湍流造成的模糊圖像及其還原clear。x1=h1。for p=1:k for q=1:k a(x)=f1(i+(p(k+1)/2),j+(q(k+1)/2))。%f=imnoise(in1,39。%注意這條指令絕對不能少 ga=f。salt amp。熟練掌握空域和頻域濾波增強的matlab 相關函數(shù)用法。in=rgb2gray(in)。% newP 為新生成圖像直方圖newq=zeros(1,256)。顯示圖像的直方圖 histeq()。(f=f2)amp。),ylabel(39。39。l mesh(x,y,log(abs(s)))。subplot(2,2,2)I1=hmove(gray1,100,20)。x39。249。i1=i(1:2:end,1:2:end)。按指定的灰度級 n 將灰度圖像轉(zhuǎn)化為索引圖像,n 默認為 64 I=ind2gray(x,map)。%腐蝕 “”進行膨脹運算； BW1 = imdilate(bw,SE)。椒鹽噪聲是指兩種噪聲，一種是鹽噪聲，另一種是胡椒噪聲。,3)。)。如果輸入圖像為A(x,y)和B(x,y)，輸出圖像為C(x,y)，則圖像的代數(shù)運算有如下四種形式：C(x,y)= A(x,y)+ B(x,y)C(x,y)= A(x,y)B(x,y)C(x,y)= A(x,y)* B(x,y)C(x,y)= A(x,y)/ B(x,y)三、實驗步驟 1．圖像的加法運算在MATLAB中，如果要進行兩幅圖像的加法，或者給一幅圖像加上一個常數(shù)，可以調(diào)用imadd函數(shù)來實現(xiàn)。39。5．利用imwrite()函數(shù)來壓縮這幅圖象，將其保存為一幅壓縮了像素的jpg文件,；語法：imwrite(原圖像，新圖像，‘quality’,q), q取0100。同時對一些特殊的可視化要求，例如圖形對話等，MATLAB也有相應的功能函數(shù)，保證了用戶不同層次的要求。,)。在新的坐標系下,假設（x0,y0）距離原點的距離為r,點與原點之間的連線與x軸的夾角為b,旋轉(zhuǎn)的角度為a,旋轉(zhuǎn)后的點為（x1,y1）噪聲：是電路或系統(tǒng)中不含信息量的電壓或電流。W、單色圖像表示二值圖像，但是也可以用來表示每個像素只有一個采樣值的任何圖像，例如灰度圖像等。通道是Photoshop處理圖像的核心部分，所有的色彩調(diào)整工具都是圍繞在這個核心周圍使用的。添加高斯噪聲39。figure。amp。alpha=pi/4。)subplot(3,1,2)。end第三篇：數(shù)字圖像處理實驗報告數(shù)字圖像處理實驗報告目錄一、數(shù)字圖像處理簡介圖像處理，是對圖像進行分析、加工、和處理，使其滿足視覺、心理以及其他要求的技術。white39。ThetaResolution39。)。七、程序清單邊緣檢測由edge函數(shù)實現(xiàn)各算子對圖像的邊緣檢測clear all。J2=ifft2(result)。m=fix(M/2)。[x,y]=meshgrid(x,y)。z=log(abs(g))。Figure。)。[x,y]=meshgrid(x,y)。七、程序清單clc。%顯示原圖的直方圖 subplot(2,2,3)。J=imhist(I)./p。編程完成后運行時輸入文件名與保存時文件名相同，區(qū)分大小寫。H=uint8(k1)。D:39。[m,n]=size(I)。采樣和量化的過程如圖1所示。5．圖像間如何轉(zhuǎn)化二、實驗原理及知識點數(shù)字圖像的表示和類別一幅圖像可以被定義為一個二維函數(shù)f(x,y),其中x和y是空間(平面)坐標，f 在任何坐標處(x,y)處的振幅稱為圖像在該點的亮度。灰度變換T的最簡單形式是使用領域大小為11，此時,(x,y)處的g值僅由f在該點處的亮度決定，T也變?yōu)橐粋€亮度或灰度級變化函數(shù)。[m,n]=size(I)。I=imread(39。end end endX=imread(39。六、實驗心得體會本次實驗中，因為初學這個軟件，我學習到了在程序中關于圖像的運用，以及也復習了課本上的許多知識，加深了對直方圖均衡化的理解。原圖39。)。)。對該圖進行低通濾波 選取D=190z=log(abs(result))。%新建圖像顯示窗口 % [n,m]=size(c)。f=double(J1)。n=fix(N/2)。subplot(3,2,3)。[x,y]=meshgrid(x,y)。所以考慮邊緣的方向很重要。roberts39。%I = rgb2gray(RGB)。threshold39。plot(xy(:,1),xy(:,2),39。)。clear all。Imgnew1=zeros(hnew,wnew)。s=xx_low。)。)。在醫(yī)學圖像與遙感圖像這些技術應用中經(jīng)常采用更多的級數(shù)以充分利用每個采樣 10 或 12 位的傳感器精度，并且避免計算時的近似誤差。圖像旋轉(zhuǎn)：圖像旋轉(zhuǎn)是指圖像以某一點為中心旋轉(zhuǎn)一定的角度,形成一幅新的圖像的過程。高斯噪聲：所謂高斯噪聲是指它的概率密度函數(shù)服從高斯分布（即正態(tài)分布）的一類噪聲。在計算要求相同的情況下，使用MATLAB的編程工作量會大大減少。二、實驗內(nèi)容及步驟1．利用imread()函數(shù)讀取一幅圖像，假設其名為””，存入一個數(shù)組中；I=imread(39。7．用imread()讀入圖像： ； b=imread(39。 d=im2bw(b)。如截圖第一張為原圖，第二張為亮度加50，第三張為亮度減50 2．圖像的減法運算在MATLAB中，使用imsubtract函數(shù)可以將一幅圖像從另一幅圖像中減去，或者從一幅圖像中減去一個常數(shù)。39。%中值濾波44模板f） 上加入椒鹽噪聲(salt amp。能夠掌握分割條件(閾值等)的選擇。鞏固圖像空間分辨率和灰度級分辨率、鄰域等重要概念。)。)subplot(224),imshow(i3),xlabel(39。 x1=x+x0。l i=imread(39?？沼蛱幚砜梢员硎緸椋篻(x, y)=T[ f(x, y)]j=implement(i)。g1=60。b3=g2r3*f2。subplot(121),plot(x,p),axis([1 256 0 ])subplot(122),imhist(in)實驗四 圖像空域變換增強（2）一、實驗目的掌握直方圖均衡化算法。)。end end % 統(tǒng)計新生成圖像各灰度級像素個數(shù) for x=1:h for y=1:w newN(1,new_tu(x,y))=newN(1,new_tu(x,y))+1。end end in=uint8(in)。用于進行二維線性數(shù)字濾波，使用矩陣B 中的二維濾波器對數(shù)據(jù)X進行濾波。(b)加噪圖像39。clc,clear in1=imread(39。)function g=biaozhunzhongzhi(f,k)[m,n]=size(f)。g=f。sum=sum1+sum2。k1=。clc in=imread(39。outreal=uint8(real(out1))。f=imnoise(in,39。for h=1:(k^2)hsum1=hsum1+a(h)^(r+1)。%左下角 bin=zeros(256,256)。subplot(221),imshow(in1)subplot(222),imshow(in)subplot(223),imshow(out)%采用改進均值濾波算法，函數(shù)如下 function g=gaijinjunzhi(f,k)[m,n]=size(f)。 a(h)~=maxa tan=tan+1。,。%in1=rgb2gray(in1)。intensity transformation39。f21=63。r22=(g22g21)/(f22f21)。f32=127。r33=(g33g32)/(f33f32)。用上面描述的Otsu 算法編寫matlab 程序?qū)崿F(xiàn)圖像分割。r32=(g32g31)/(f32f31)。f31=63。)r21=(g21g20)/(f21f20)。(ff20=0。g39。39。...,。%取出不是最大也不是最小的像素值并求和以及個數(shù) for h=1:(k^2)hsum=hsum+a(h)。out(:,:,2)=gaijinjunzhi(in(:,:,2),5)。%左上角 gin=zeros(256,256)。end end %hsum 表示窗口內(nèi)所有像素值的和 hsum1=0。39。out(u,v)=f(u,v)*h(u,v)。)%基于勻速直線運動造成的模糊圖像及其還原clear。)f=fft2(in)。sum1=sum1+x1(p,q)*h1(p,q)。)。)subplot(133),imshow(g)%,xlabel(39。end ga(i,j)=round(hsum/(k^2))。(a)原始圖像39。parameters 是與指定的濾波器有關的參數(shù)。for i=1:m for j=1:n out2(i,j)=bitor(in(i,j),out1(i,j))。end % 計算原始直方圖對應的新的灰度 t ,建立映射關系 for i=1:256 t(1,i)=floor(254*q(1,i)+1+)。tu=imread(39。% p 是每個灰度級出現(xiàn)的概率 for i=1:m for j=1:n num(1,in(i,j)+1)=num(1,in(i,j)+1)+1。b2=g1r2*f1。g0=0。 的直方圖，并和imhist 函數(shù)生成的直方圖作比較。l %[x,y]=meshgrid([20::20],[20::20])。%平移后圖像矩陣為I for x=1:r。234。)subplot(223),imshow(i2),xlabel(39。將真彩色圖像轉(zhuǎn)化為二值圖像,level 取值在[0,1]之間四、實驗代碼及結(jié)果in=imread(39。%閉運算 ；五、實驗總結(jié)通過本次實驗，學習了常見的數(shù)學形態(tài)學運算基本方法，了解腐蝕、膨脹、開運算、閉運算取得的效果，培養(yǎng)處理實際圖像的能力，通過自己動手的實驗，對課本上的知識有了更加深刻的理解。使學生通過實驗體會一些主要的分割算子對圖像處理的效果，以及各種因素對分割效果的影響。M = medfilt2(J,[3 3])。二、實驗設備與軟件(1)IBMPC計算機系統(tǒng)(2)MatLab軟件/語言包括圖像處理工具箱(Image Processing Toolbox)(3)實驗所需要的圖片三、實驗內(nèi)容與步驟a)調(diào)入并顯示原始圖像“”。)通過一個加法操作： c=imadd(a,b)。figure imshow(c)。39。4．掌握如何在MATLAB中按照指定要求存儲一幅圖像的方法。函數(shù)中所使用的算法都是科研和工程計算中的最新研究成果，而前經(jīng)過了各種優(yōu)化和差錯處理。因此，涌現(xiàn)出了一系列空間域濾波方法，如均值濾波、中值濾波、Lee濾波、Kuan濾波、Frost濾波、Sigma濾波以及Gamma Map濾波等。二值圖像經(jīng)常使用位圖格式存儲。用于顯示的灰度圖像通常用每個采樣像素 8 位的非線性尺度來保存，這樣可以有 256 級灰度。title(39。title(39。p3=Img(x_low,y_low)。sin(alpha),cos(alpha)]。二值圖像39。二、實驗目的鞏固所學知識，提高所學能力三、實驗內(nèi)容利用matlab的GUI程序設計一個簡單的圖像處理程序，并含有如下基本功能： ，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個窗口內(nèi)分成三個子窗口來分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標題 3．對給定的圖像添加噪聲（椒鹽噪聲、高斯噪聲）四、實驗結(jié)果及代碼展示（1）讀入一幅RGB圖像，變換為灰度圖像和二值圖像，并在同一個窗口內(nèi)分成三個子窗口來分別顯示RGB圖像和灰度圖像，注上文字標題效果展示：代碼：a = imread(39。%查找并鏈接線段figure, imshow(BW), hold on %在二值圖中疊加顯示這些線段 for k = 1:length(lines)xy = [lines(k).point1。R39。)。)。實驗三 圖像邊緣檢測與連接一、實驗目的圖像邊緣檢測與連接二、實驗內(nèi)容（1）編程實現(xiàn)一階差分邊緣檢測算法，包括Robert梯度算子、Prewitt算子、Sobel算子等；（2）編程實現(xiàn)二階差分拉普拉斯邊緣檢測算法以及LoG檢測法和Canny檢測法；（3）分析與比較各種邊緣檢測算法的性能；（4）編程實現(xiàn)Hough變換提取直線（5）分析Hough變換檢測性能；三、實驗運行結(jié)果四、實驗中遇到的問題及解決方法拷貝文件后沒改文件名，直接執(zhí)行時出現(xiàn)錯誤，最后重新修改后重新編譯，使之成功。x=0:1:255。J2=ifft2(result)。% 二階巴特沃斯(Bu